As aplicações de AI estão resumindo artigos, escrevendo histórias e participando de longas conversas, e grandes modelos de linguagem estão fazendo o trabalho pesado.
Um grande modelo de linguagem, ou LLM, é um algoritmo de deep learning que pode reconhecer, resumir, traduzir, prever e gerar texto e outros conteúdos com base no conhecimento obtido de conjuntos de dados massivos.
Grandes modelos de linguagem estão entre as aplicações mais bem-sucedidas de transformer models. Eles não são apenas para ensinar idiomas humanos para AIs, mas para entender proteínas, escrever códigos de software e muito, muito mais.
Além de acelerar aplicações de processamento de linguagem natural, como tradução, chatbots e assistentes de AI, grandes modelos de linguagem são usados na área da saúde, desenvolvimento de software e casos de uso em muitos outros campos.
Para que são Usados os Grandes Modelos de Linguagem?
A linguagem é usada para mais do que a comunicação humana.
Código é a linguagem dos computadores. Proteínas e sequências moleculares são a linguagem da biologia. Grandes modelos de linguagem podem ser aplicados a tais linguagens ou cenários em que a comunicação de diferentes tipos é necessária.
Esses modelos ampliam o alcance da AI em setores e empresas e devem permitir uma nova onda de pesquisa, criatividade e produtividade, pois podem ajudar a gerar soluções complexas para os problemas mais difíceis do mundo.
Por exemplo, um sistema de AI que usa grandes modelos de linguagem pode aprender com um banco de dados de estruturas moleculares e proteicas e usar esse conhecimento para fornecer compostos químicos viáveis que ajudam os cientistas a desenvolver vacinas ou tratamentos inovadores.
Grandes modelos de linguagem também estão ajudando a criar mecanismos de pesquisa reinventados, chatbots de tutoria, ferramentas de composição para músicas, poemas, histórias e materiais de marketing e muito mais.
Como Funcionam os Grandes Modelos de Linguagem?
Grandes modelos de linguagem aprendem com grandes volumes de dados. Como o próprio nome sugere, o ponto central de um LLM é o tamanho do conjunto de dados no qual ele é treinado. Mas a definição de “grande” está crescendo, junto com a AI.
Agora, grandes modelos de linguagem são normalmente treinados em conjuntos de dados grandes o suficiente para incluir quase tudo o que foi escrito na Internet em um grande período de tempo.
Essas grandes quantidades de texto são inseridas no algoritmo de AI usando aprendizado não supervisionado, quando um modelo recebe um conjunto de dados sem instruções explícitas sobre o que fazer com ele. Por meio desse método, um grande modelo de linguagem aprende palavras, bem como as relações entre elas e os conceitos por trás delas. Ele poderia, por exemplo, aprender a diferenciar os dois significados da palavra “manga” com base em seu contexto.
E assim como uma pessoa que domina um idioma pode adivinhar o que pode vir a seguir em uma frase ou parágrafo, ou até mesmo criar novas palavras ou conceitos, um grande modelo de linguagem pode aplicar seu conhecimento para prever e gerar conteúdo.
Grandes modelos de linguagem também podem ser personalizados para casos de uso específicos, inclusive por meio de técnicas como ajuste fino ou ajuste de prompt, que é o processo de alimentar o modelo com pequenos bits de dados para focar, para treiná-lo para uma aplicação específica.
Graças à sua eficiência computacional no processamento de sequências em paralelo, a arquitetura do modelo do transformador é o bloco de construção por trás dos maiores e mais poderosos LLMs.
Principais Aplicações para Grandes Modelos de Linguagem
Grandes modelos de linguagem estão abrindo novas possibilidades em áreas como mecanismos de busca, processamento de linguagem natural, saúde, robótica e geração de código.
O popular chatbot ChatGPT AI é uma aplicação de um grande modelo de linguagem. Ele pode ser usado para uma infinidade de tarefas de processamento de linguagem natural.
As aplicações quase infinitas para LLMs também incluem:
- Os varejistas e outros provedores de serviços podem usar modelos de linguagem ampla para fornecer experiências aprimoradas aos clientes por meio de chatbots dinâmicos, assistentes de AI e muito mais.
- Os mecanismos de pesquisa podem usar grandes modelos de linguagem para fornecer respostas mais diretas e humanas.
- Pesquisadores de ciências da vida podem treinar grandes modelos de linguagem para entender proteínas, moléculas, DNA e RNA.
- Os desenvolvedores podem escrever software e ensinar tarefas físicas aos robôs com grandes modelos de linguagem.
- Os profissionais de marketing podem treinar um grande modelo de linguagem para organizar o feedback e as solicitações do cliente em clusters ou segmentar produtos em categorias com base nas descrições do produto.
- Os consultores financeiros podem resumir chamadas de ganhos e criar transcrições de reuniões importantes usando grandes modelos de linguagem. E as empresas de cartão de crédito podem usar LLMs para detecção de anomalias e análise de fraude para proteger os consumidores.
- As equipes jurídicas podem usar grandes modelos de linguagem para ajudar na redação e paráfrase jurídica.
Executar esses modelos massivos em produção com eficiência consome muitos recursos e requer experiência, entre outros desafios, por isso as empresas recorrem ao Servidor de Inferência NVIDIA Triton, software que ajuda a padronizar a implantação de modelos e fornecer AI rápida e escalável na produção.
Onde Encontrar Grandes Modelos de Linguagem
Em junho de 2020, a OpenAI lançou o GPT-3 como um serviço, alimentado por um modelo de 175 bilhões de parâmetros que pode gerar texto e código com prompts escritos curtos.
Em 2021, a NVIDIA e a Microsoft desenvolveram o Megatron-Turing Natural Language Generation 530B, um dos maiores modelos do mundo para compreensão de leitura e inferência de linguagem natural, que facilita tarefas como resumo e geração de conteúdo.
E o HuggingFace apresentou no ano passado BLOOM, um modelo de linguagem aberto e amplo capaz de gerar texto em 46 linguagens naturais e mais de uma dúzia de linguagens de programação.
Outro LLM, Codex, transforma texto em código para engenheiros de software e outros desenvolvedores.
A NVIDIA oferece ferramentas para facilitar a criação e implantação de grandes modelos de linguagem:
- O serviço NVIDIA NeMo LLM fornece um caminho rápido para personalizar grandes modelos de linguagem e implantá-los em escala usando a API de cloud gerenciado da NVIDIA ou por meio de clouds públicos e privados.
- NVIDIA NeMo Megatron, parte da plataforma NVIDIA AI, é uma estrutura para treinamento e implantação fáceis, eficientes e econômicos de grandes modelos de linguagem. Projetado para desenvolvimento de aplicações corporativas, o NeMo Megatron fornece um workflow de ponta a ponta para processamento de dados distribuído automatizado; treinamento de tipos de modelos personalizados em grande escala, incluindo GPT-3 e T5; e implantação desses modelos para inferência em escala.
- O NVIDIA BioNeMo é um serviço gerenciado específico de domínio e uma estrutura para grandes modelos de linguagem em proteômica, pequenas moléculas, DNA e RNA. Ele é construído sobre o NVIDIA NeMo Megatron para treinar e implantar grandes modelos de AI de transformers biomoleculares em escala de supercomputação.
Desafios de Grandes Modelos de Linguagem
Dimensionar e manter grandes modelos de linguagem pode ser difícil e caro.
Construir um grande modelo de linguagem fundamental geralmente requer meses de treinamento e milhões de dólares.
E como os LLMs exigem uma quantidade significativa de dados de treinamento, os desenvolvedores e as empresas podem achar um desafio acessar conjuntos de dados grandes o suficiente.
Devido à escala de grandes modelos de linguagem, implantá-los requer conhecimento técnico, incluindo um forte entendimento de deep learning, modelos transformers e software e hardware distribuídos.
Muitos líderes em tecnologia estão trabalhando para promover o desenvolvimento e criar recursos que possam expandir o acesso a grandes modelos de linguagem, permitindo que consumidores e empresas de todos os tamanhos colham seus benefícios.
Saiba mais sobre grandes modelos de linguagem.